"""
    霍夫线检测
        cv.HoughLines(img, rho, theta, threshold)
            参数：
                img:检测的图像，要求是二值化的图像，所以在调用霍夫变换之前首先要进行二值化，或者Canny边缘检测
                rho,theta:ρ和θ的精确度
                threshold:阈值，只有累加器中的值高于该阈值时才被认为是直线
"""
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 读取图像,转为二值图
img = cv.imread("image/rili.jpg")

gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 50, 150)

# 2. 霍夫直线变换
lines = cv.HoughLines(edges, 0.8, np.pi / 180, 150)

# 3. 将检测的线绘制在图像上（注意是极坐标噢）
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    # 拿到cos,sin
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    # 确定极坐标
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    # 延长直线
    # 直线点1
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    # 直线点2
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    # 绘制直线
    cv.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0))

# 4. 图像显示
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
plt.imshow(img[:, :, ::-1]), plt.title("霍夫变换线检测")
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()


